[기고] AI 시대 클라우드 MSP, 운영 넘어 데이터·AI 파트너로

최근 기업 IT 환경에서 클라우드의 중요성은 더 이상 설명이 필요 없는 수준이 됐다. 불과 몇 년 전까지만 해도 클라우드는 서버와 스토리지를 외부 환경으로 옮기는 인프라 전환의 의미가 강했다.

그러나 생성형 AI의 등장과 데이터 활용이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르면서 클라우드는 단순한 인프라가 아니라 데이터와 인공지능(AI)을 활용하는 핵심 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 이러한 변화 속에서 클라우드 관리 서비스(MSP)의 역할 역시 빠르게 진화하고 있다.

클라우드 도입에서 '운영 최적화' 시대로

초기 클라우드 시장에선 기업들이 온프레미스 환경에서 클라우드로 이전하는 '마이그레이션' 프로젝트가 주요 사업 영역이었다. 그러나 이제 많은 기업이 이미 클라우드를 사용 중이며 관심은 이를 어떻게 더 효율적으로 운영할 것인가로 이동하고 있다.

기업들이 클라우드를 도입하면 시스템 설계뿐만 아니라 운영 관리, 비용 최적화, 보안 관리 등 다양한 과제가 함께 발생한다. 특히 클라우드 환경에선 서비스 사용량에 따라 비용이 달라지기 때문에 지속적인 모니터링과 최적화가 중요하다. 실제로 많은 기업이 예상보다 높은 클라우드 비용을 부담하면서 비용 관리 체계의 필요성을 체감하고 있다.

이 때문에 최근 MSP는 단순한 시스템 운영 지원을 넘어 클라우드 비용 관리, 서비스 사용 현황 분석, 장애 예방 등 운영 최적화 영역으로 역할이 확대되고 있다. 일부 MSP들은 자동화 도구를 활용해 클라우드 사용량을 분석하거나 이상 상황을 사전에 감지하는 기능을 제공하는 등 보다 적극적인 관리 서비스를 제공 중이다.

새로운 표준은 하이브리드 클라우드 환경

기업 IT 환경이 복잡해지면서 하이브리드 클라우드 역시 중요한 트렌드로 자리 잡고 있다. 퍼블릭 클라우드만으로 모든 시스템을 운영하기보다는 기존 데이터센터나 프라이빗 클라우드 환경과 함께 사용하는 구조가 일반적이기 때문이다.

특히 금융·공공·대기업 등은 기존 레거시 시스템을 완전히 폐기하기 어려워 온프레미스와 클라우드를 동시에 운영하는 경우가 많다. 이에 클라우드 사업자에게는 단순 클라우드 기술을 넘어 기존 IT 인프라에 대한 이해와 통합 운영 역량이 중요해지고 있다.

솔트웨어는 이러한 흐름에 맞춰 클라우드 인프라 구축과 운영은 물론, 기업 데이터 기반 AI 서비스까지 함께 지원하는 기술 역량을 갖추고 있다. 아마존웹서비스(AWS) 기반 클라우드 구축·운영 서비스와 레드햇 플랫폼 기반 하이브리드 클라우드 환경을 동시에 지원하며 기업이 클라우드를 기반으로 데이터와 AI를 활용할 수 있도록 플랫폼 구축·운영을 통합적으로 제공하고 있다.

아울러 자체 개발한 클라우드 통합 관리 플랫폼을 통해 비용 분석과 운영 현황을 통합 관리하는 기능도 제공하는 등 클라우드 운영 효율화를 적극 지원 중이다.

MSP 역할 바꾸는 AI 도입

생성형 AI의 확산은 클라우드 산업에 또 다른 변화를 불러오고 있다. AI 모델을 학습하거나 활용하려면 대규모 컴퓨팅 인프라와 데이터 관리 환경이 필요하기에 대부분의 AI 서비스는 클라우드 환경에서 운영된다.

그러나 기업들이 필요로 하는 AI는 단순히 범용 모델을 사용하는 수준을 넘어 기업 내부 데이터와 연결된 맞춤형 AI 서비스다. 이를 위해선 데이터 연동 기술, 모델 튜닝, 보안 관리 등 다양한 기술이 필요하다.

이같은 흐름에 맞춰 최근 MSP들은 단순 인프라 운영을 넘어 데이터 플랫폼, AI 서비스 구축, 데브옵스(DevOps) 자동화 등 보다 고도화된 기술 영역으로 사업을 확장 중이다. 기업 데이터와 AI 모델을 결합하는 검색증강생성(RAG) 기반 기술이나 AI 운영 자동화 기술에 대한 관심도 빠르게 높아지고 있다.